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Enregistrement W4404790215 · doi:10.1371/journal.pone.0301813

Comparison of physician-delivered models of virtual and home-based in-person care for adults in the last 90 days of life with cancer and terminal noncancer illness during the COVID-19 pandemic

2024· article· en· W4404790215 sur OpenAlexafffundabout
Rabia Akhter, Thérèse A. Stukel, Hannah Chung, Chaim M. Bell, Allan S. Detsky, James Downar, Sarina R. Isenberg, John Lapp, Media Mokhtarnia, Nathan M. Stall, Peter Tanuseputro, Kieran L. Quinn

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensOttawa HospitalWomen's College HospitalNOSM UniversityUniversity of TorontoBruyèreUniversity of OttawaSinai Health System
Organismes subventionnairesHealth and Social Care Delivery ResearchCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaOntario Ministry of Health and Long-Term CareInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Mots-clésMedicineOdds ratioDementiaCancerPopulationEnd-of-life careOddsCohortCohort studyDiseasePalliative careInternal medicineLogistic regressionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To measure the association between types of serious illness and the use of different physician-delivered care models near the EOL during the COVID-19 pandemic. DESIGN, SETTING AND PARTICIPANTS: Population-based cohort study using health administrative datasets in Ontario, Canada, for adults aged ≥18 years in their last 90 days of life who died of cancer or terminal noncancer illness and received physician-delivered care models near the end-of-life between March 14, 2020 and January 24, 2022. EXPOSURE: The type of serious illness (cancer or terminal noncancer illness). MAIN OUTCOME: Physician-delivered care models for adults in the last 90 days of life (exclusively virtual, exclusively home-based in-person, or mixed). RESULTS: The study included 75,930 adults (median age 78 years, 49% female, cancer n = 58,894 [78%], noncancer illness n = 17,036 [22%]). A higher proportion of people with cancer (39.3%) received mixed model of care compared to those with noncancer illnesses (chronic organ failure 24.4%, dementia 37.9%, multimorbidity 28%). Compared to people with cancer, people with chronic organ failure (adjusted odds ratio [aOR], 1.61, 95% CI: 1.54 to 1.68) and those with multimorbidity ([aOR], 1.49, 95% CI: 1.39 to 1.59) had a higher odds of receiving virtual care than a mixed model of care. People with dementia had a higher odds of home-based in-person care than a mixed model of care ([aOR], 1.47, 95% CI 1.27, 1.71) and virtual care ([aOR], 1.40, 95% CI 1.20-1.62) compared to people with cancer. CONCLUSION: A person's type of serious illness was associated with different care models near the end-of-life. This study demonstrates persistent disease-specific differences in care delivery or possibly the tailoring of models of care in the last 90 days of life based on a person's specific care needs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,148
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
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